土木香内生真菌YIGZ-3抗菌活性及菌种鉴定

采用组织分离法从药用植物土木香根、茎和叶片中分离出32株内生真菌,通过纸片扩散法测定20株土木香内生真菌,筛选出1株具有较强抑菌活性的菌株,命名为YIGZ-3.用薄层层析法（TLC）法和高效液相色谱法（HPLC）法检测其发酵液中的土木香内脂,通过形态学特征观察和rRNA基因内转录间隔区（ITS）序列分析对菌株进行鉴定.结果显示：菌株YIGZ-3对大肠杆菌、枯草芽孢杆菌、金黄色葡萄球菌和白色念球菌均有较强的抑菌活性,其发酵液中检测到与土木香内脂相似的化合物,根据真菌形态特征和ITS序列同源性鉴定表明菌株YIGZ-3为塔宾曲霉菌（Aspergillus tubingensis）.     

三相电压型PWM整流器精确线性化和滑模控制研究

建立了同步旋转坐标系下的三相电压型PWM整流器(VSR)的非线性数学模型,针对有功电流和无功电流强耦合的特点,提出一种基于该坐标系下的电压和电流双闭环控制算法,其中电压外环采用滑模控制算法,电流内环采用状态反馈精确线性化控制策略,最后建立了仿真模型并与传统PI控制进行了对比仿真,结果表明,该复合控制方案结合了两者的优点,使VSR既具有变结构控制良好的鲁棒性,又能实现无功电流和有功电流的解耦控制,系统能保证很高的功率因数,输出电压恒定,能适应负载的扰动和非线性变化,具有很好的静动态性能。     

改进氧瓶燃烧－氢化物发生原子荧光法测定淀粉中微量汞

用连续通O2、连续排放燃烧废气及采用吸收液吸收被测组分的改进氧瓶燃烧法处理淀粉试样,用氢化物发生原子荧光光谱法测定淀粉中的汞含量。当通O2量为300mL／min时,1．5g淀粉试样在10min内可完全燃烧。经装有冷却的10mL含0．5g／L（NH4）2S2O8的（5＋95）HNO3溶液将汞氧化吸收为Hg^2＋后排出废气,制成的汞试液用氢化物发生原子荧光光谱法测定。汞的回收率为91．0％～95．5％,相对标准偏差5．1％。当相对误差在±5％时,500倍的Zn^2＋、Cd^2＋,300倍的Pb^2＋,100倍的As（Ⅲ）、Sb（Ⅲ）、Bi（Ⅲ）、Ge（Ⅳ）、Se（Ⅳ）不干扰测定。改进的氧瓶燃烧法为处理试样量大的有机物中痕量组分测定提供了一种简单、快速、廉价的新方法。     

汉语粘着结构及其语法特征

粘着结构是现代汉语的一种语法现象,本文在前人的基础上,对现代汉语中的粘着结构作进一步的探究,归纳出四种类型的粘着结构,并逐一加以分析,阐明其语法特征,使粘着结构独立出来,得到明晰的解释。     

时间Petri网与遗传-蚁群算法相结合的并行测试研究

自动测试系统中并行测试任务调度方案一直是尚未解决的难题.在基于Petri网理论的基础上,建立了并行测试的时间Petrl网模型,并且首次将遗传-蚁群算法引入到时间Petri网的变迁序列的寻找过程中,快速地求得了最优调度方案.仿真结果表明,该算法能够以较大的收敛概率快速地收敛,最终得到最优变迁序列.     

采用中国剩余定理的群签名方案的安全性分析与改进

运用RSA公钥密码体制共模攻击原理,分析了Chen方案的安全性,证明Chen方案在群成员的加入、删除、身份验证等环节中存在安全漏洞:只需在任一群成员帮助下,不需经过群中心,任何攻击者都可伪装成群成员,群成员之间也可以互相伪造签名.针对Chen方案存在的安全缺陷,提出了一种新型的群签名方案,并对其安全性数学原理进行了分析和研究.结果表明,该新方案可以抵抗共模攻击,具有可撤消、不可伪造、抗联合攻击、防陷害等性质.     

时间Petri网应用及其分析技术

利用带时间的P/ T网建立了客户/ 服务器系统的动态模型, 并通过平衡方程分析其平均客户进程数和客户进程平均等待时间等参数,对进一步研究带时间的Petri网的建模技术及其分析技术的一般方法具有一定的实际意义.     

油藏地质模型数据体粗化技术

在油藏描述过程中 ,由地震解释出的三维地质模型一般产生几十万至几百万个网格数据体 ,由于目前计算机水平的限制和工作效率及费用等方面的考虑 ,需要对该数据体进行合理的粗化。用严格满足渗流流动规律的调和平均方法处理相邻网络之间的渗透率 ,这样求解渗流力学方程组得到的结果与一维理论解完全相符 ;对辽河油田某一大型油藏进行粗化后进行数值模拟 ,结果表明全油藏累积产油量、累积产水量的拟合误差均比较理想。该粗化方法可以应用在整装油田的大规模数值模拟运算上     

潜体在不同浪向的双色波中受到的二阶慢漂力

为了采用谱分析方法预报海洋结构和船舶在随机海浪中所受的二阶波浪力,必须先求得海洋结构物和船舶在任意单色波和双色波中受到的二阶波浪力,本文基于严格的量级分析,对有航速的细长体（浮体或潜体）,建立由不同浪向双色波作用在细长体上产生的二阶波浪力的切片理论;并考察了不同浪向的双色波作用在椭球体上产生的慢漂力及其在不同的频率以及浪向角组合下的变化规律。     

利用支持向量机方法预测储层产能

支持向量机方法(SVM)是基于结构风险最小化原理,采用核函数处理技术,较好的适应小样本、非线性和局部极小点等实际问题,克服了常规统计方法的局限性,避免了维数灾难。能够在有限的样本集基础上,兼顾模型的通用性和推广性,有效解决了学习性和延拓性的问题,预测精度更高。实际生产中影响储层产能因素众多,各因素间相互影响,在综合考虑地层因素的基础上,提取了测井产能预测参数,利用支持向量机方法对产能进行了预测,预测结果与实际一致,并将处理结果与多元回归及BP神经网络处理结果进行了对比分析。实践表明支持向量机方法优于后两种方法,是一种值得推广使用的方法。